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“AI 속도 8배 빨라진다” 구글과 카이스트가 만든 압축의 기적

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.04.14 11:48

기사 3줄 요약

1 구글과 카이스트 연구진이 AI 메모리 병목 현상 해결
2 정확도 유지하며 메모리 6배 압축 및 속도 8배 향상
3 온디바이스 AI와 검색 시장의 새로운 표준 기술 기대

구글 리서치와 카이스트 한인수 교수팀이 협력하여 인공지능의 고질적인 메모리 병목 현상을 수학적으로 해결했습니다. 이번에 전격 공개한 터보퀀트 알고리즘은 모델의 성능 저하 없이 KV 캐시 데이터를 6배 이상 압축하는 성과를 냈습니다. 기존 인공지능 모델이 커질수록 방대한 데이터를 기억하는 메모리 공간이 부족해지며 시스템 전체의 속도가 느려지는 고질적인 문제가 있었습니다. 공동연구팀은 벡터 기반의 연산 구조를 새롭게 재설계하는 방식을 도입하여 인공지능 인프라의 효율성을 극대화하는 데 성공했습니다.

데이터를 다른 눈으로 볼까

기존의 양자화 방식은 데이터를 평면적인 직교 좌표계로 계산하여 경계값을 보정하는 과정에서 불필요한 메모리 비용이 발생했습니다. 하지만 폴라퀀트 기술은 데이터를 거리와 방향이라는 새로운 관점으로 변환하여 정보를 훨씬 단순하고 정밀하게 처리합니다. 이는 마치 복잡한 지도를 칸마다 읽는 대신에 목적지까지의 정확한 방향과 거리만을 효율적으로 기억하는 방식과 매우 유사합니다. 고차원 데이터가 특정한 패턴으로 밀집된다는 점을 활용하여 저장 방식을 최적화하고 매번 달라지는 경계값 계산 부담을 구조적으로 제거했습니다.

1비트로 압축이 가능해

여기에 한인수 교수가 설계를 주도한 1비트 오차 보정 기술인 QJL 기법이 결합되면서 기술적인 완성도가 한층 더 높아졌습니다. 압축 과정에서 발생하는 아주 미세한 수치 오류를 단 1비트의 추가 정보만으로도 실시간으로 완벽하게 제어하고 보정합니다. 덕분에 극단적으로 정보를 줄이는 환경에서도 인공지능이 원래 가지고 있던 지능과 정확도를 원본 수준으로 일정하게 유지할 수 있습니다. 특히 별도의 추가 학습 과정 없이도 기존 모델에 즉시 적용할 수 있다는 점은 산업 현장에서의 실용성을 크게 높여주는 대목입니다.

속도랑 효율 둘 다 잡았어

연구팀에 따르면 실제 성능 측정 결과 엔비디아의 최신 연산 칩 환경에서 인공지능의 추론 속도가 기존 방식보다 최대 8배까지 비약적으로 빨라졌습니다. 메모리 사용량은 기존 대비 6분의 1 수준으로 줄어들었지만 대형언어모델이 긴 문맥을 이해하는 능력은 조금도 손상되지 않았습니다. 수십억 개의 데이터를 검색하는 환경에서도 기존 기술들보다 훨씬 더 높은 정확도와 재현율을 기록하며 데이터 유지 능력을 입증했습니다. 대규모 인프라를 운영하는 기업들 입장에서는 하드웨어 구축 비용을 획기적으로 절감하면서 처리량은 대폭 늘릴 수 있는 혁신적인 수치입니다.

이제 누구나 AI 쓰는 거야

이번 기술 혁신은 인공지능 서비스의 운영 단가를 낮추고 응답 속도를 개선하여 기술의 보편화를 앞당기는 중요한 촉매제가 될 전망입니다. 효율성이 개선될수록 더 많은 사용자가 저렴한 비용으로 고성능 인공지능의 혜택을 누릴 수 있는 경제적 환경이 조성됩니다. 향후 구글의 인공지능 서비스인 제미나이 고도화는 물론이고 스마트폰에서 직접 구동되는 온디바이스 인공지능 환경에서도 핵심적인 기술로 쓰일 예정입니다. 한국 학계의 연구 역량이 글로벌 빅테크 기업의 핵심 알고리즘 설계에 직접적으로 기여했다는 사실은 국내 기술력의 위상을 보여줍니다.